【機械学習】

共分散行列を使ったベイズ分類器を作成しています。
しかし、実際のデータを当てはめてみると、
この共分散行列が Sparse すぎて、すぐに Singular になってしまいます。
これでは逆行列を求めることができません。
実際にこういうことはよくあると思うのですが、普通はどうするのでしょうか?
ナイーブベイズにおける smoothing のような手法があると思うのですが、
どのような手法があるのでしょうか?教えてください。

回答の条件
  • URL必須
  • 1人2回まで
  • 13歳以上
  • 登録:2010/11/08 21:45:33
  • 終了:2010/11/15 21:50:03

回答(0件)

回答はまだありません

  • id:Silvanus
    門外漢なので問題の本質がどこにあるのかさえさっぱり判りませんが、
    こんなものは参考になりませんでしょうか…。
    http://nlp.stanford.edu/courses/cs224n/2001/cpinon/writeup.pdf
    ならなかったらゴメンナサイ…。
  • id:akagi_paon
    > Silvanus さん
    コメントありがとうございます。
    教えていただいた資料はナイーブベイズの smoothing の話のようで、私の問題とは似ていますが違うものです。
    私が作っているのは正規分布を仮定したパラメトリックベイズです。
  • id:akagi_paon
    もうだれもみてないだろうけど
    http://en.wikipedia.org/wiki/Estimation_of_covariance_matrices#Shrinkage_estimation
    というのを見つけた。

この質問への反応(ブックマークコメント)

「あの人に答えてほしい」「この質問はあの人が答えられそう」というときに、回答リクエストを送ってみてましょう。

これ以上回答リクエストを送信することはできません。制限について

絞り込み :
はてなココの「ともだち」を表示します。
回答リクエストを送信したユーザーはいません